谈谈常见的训练算法，例如梯度下降（Gradient Descent）和反向传播（Backpropagation）
👉前向传播：在前向传播过程中，输入数据通过神经网络从输入层向前传递到输出层，计算出预测结果。对于每个样本，按照以下步骤执行前向传播：
1??将输入值送入输入层神经元。
2??在每个隐藏层和输出层的神经元中，计算加权和（根据输入值和神经元的权重）。
3??将加权和输入到激活函数中，得到相应的激活值（输出值）。
4??将激活值传递给下一层的神经元，直至达到输出层。最后，得到神经网络的预测结果。
反向传播：反向传播是用于训练神经网络的关键算法，它基于梯度下降的思想，通过计算损失函数关于权重和偏差的梯度来更新网络参数。反向传播包括以下步骤：
1??计算损失函数：比较神经网络的预测输出与真实标签之间的差距，得到一个代表误差的损失值。
2??反向传播误差：从输出层开始，计算每个神经元对损失的贡献，并将误差传播回前面的层。这是通过使用链式法则计算每一层的梯度来实现的。
3??更新参数：根据计算得到的梯度信息，利用梯度下降优化算法更新网络中的权重和偏差，以减小损失函数的值。
4??重复迭代：反复执行前向传播和反向传播的步骤，直到达到预定的停止条件（如达到最大迭代次数或损失函数收敛）。
梯度下降是反向传播算法中常用的优化算法之一，它基于损失函数的梯度方向来调整网络参数。在梯度下降中，通过不断更新参数，网络会逐渐朝着损失函数的最小值移动。除了普通的梯度下降外，还有一些改进的变体，如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）和批量梯度下降（Batch Gradient Descent）等。